Второе дыхание. Динамики

Промежуточные наблюдения

1. В основном респонденты отмечают, что качество ненужной одежды, которую они сдавали или продавали за 2 года не изменилось. При этом респондентов, отметивших, что качество одежды, которую они сдают, стало лучше больше тех, кто стал сдавать менее качественные вещи (аналогично с продажей).
2. Респонденты стали заметно чаще носить вещи до полного износа или переделывать их.
3. Если верить графикам, то респонденты в выборке за последние 2 года стали в подавляющем количестве чаще пользоваться контейнерами для обращения с ненужной одежды.
4. Респонденты стали чаще продавать вещи через интернет.

Установка библиотек, загрузка данных

%%capture
! pip install pyspssio

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from scipy import stats
import pyspssio
import re

sns.set_palette("pastel")
sns.set_theme(style="whitegrid", palette="pastel", context="notebook")

df, meta = pyspssio.read_sav("Data_frame_VD.sav")

Уверенность в завтрашнем дне, надежды на будущее

names = [
    'confident_about_future', 
    'changed_confident', 
    'changed_fin_sit', 
    'expectation'
    ]

for name in names:
    unique_labels = list(meta['var_value_labels'][name].values())
    order = unique_labels
    palette = sns.color_palette("pastel", n_colors=len(unique_labels))
    color_mapping = dict(zip(unique_labels, palette))
    plt.figure(figsize=(8, 6))
    sns.countplot(
        x=df[name].map(meta['var_value_labels'][name]),
        hue=df[name].map(meta['var_value_labels'][name]),
        order=order,
        palette=color_mapping
    )
    plt.ylabel('Число респондентов', fontsize=12)
    plt.title(meta['var_labels'][name].replace(" Выберите один вариант ответа.", ""), fontsize=14, ha='center', wrap=True)
    plt.xlabel('Варианты ответа', fontsize=12, wrap=True)
    plt.xticks(fontsize=12, rotation=45, ha='right')
    plt.yticks(fontsize=12)
    plt.savefig(name, dpi=300, bbox_inches='tight')
    plt.show()

Изменения качества, количества ненужной одежды при продаже и передаче бесплатно за последние 2 года

names = [
    'count_clothes_free',
    'count_clothes_sale',
    'quality_clothes_free',
    'quality_count_clothes_sale'
    ]

for name in names:
    unique_labels = list(meta['var_value_labels'][name].values())
    order = unique_labels
    palette = sns.color_palette("pastel", n_colors=len(unique_labels))
    color_mapping = dict(zip(unique_labels, palette))
    plt.figure(figsize=(8, 6))
    sns.countplot(
        x=df[name].map(meta['var_value_labels'][name]),
        hue=df[name].map(meta['var_value_labels'][name]),
        order=order,
        palette=color_mapping
    )
    plt.ylabel('Число респондентов', fontsize=12)
    plt.title(meta['var_labels'][name].replace(" Выберите один вариант ответа.", ""), fontsize=14, ha='center', wrap=True)
    plt.xlabel('Варианты ответа', fontsize=12, wrap=True)
    plt.xticks(fontsize=12, rotation=45, ha='right')
    plt.yticks(fontsize=12)
    plt.savefig(name, dpi=300, bbox_inches='tight')
    plt.show()

Какими из способов обращения с одеждой, которая вам больше не нужна, вы готовы воспользоваться в ближайшие 1-2 года?

names = [f'q5_{i}' for i in range(1, 20)]
slovar = {f'{meta['var_labels'][name][:40]}...': (df[name]==1).sum() for name in names}
to_vis = pd.DataFrame(list(slovar.items()), columns=['var', 'count'])
palette = sns.color_palette("pastel", n_colors=len(names))
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(
    data = to_vis,
    x='var',
    y='count',
    hue='var',
    order=slovar.keys(),
    palette=palette
)
plt.ylabel('Число респондентов', fontsize=12)
plt.title('Какими из перечисленных ниже способов обращения с одеждой, которая вам больше не нужна, вы готовы воспользоваться в ближайшие 1-2 года?', fontsize=14, ha='center', wrap=True)
plt.xlabel('Варианты ответа', fontsize=12, wrap=True)
plt.xticks(fontsize=12, rotation=45, ha='right')
plt.yticks(fontsize=12)
plt.savefig('budu_delat', dpi=300, bbox_inches='tight')
plt.show()

Почему по мнению людей могло ухудшиться качество сдаваемой одежды за последние 2 года

questions = {
    'q2_1': 'Одежда в магазинах стала хуже',
    'q2_2': 'Люди стали покупать более дешевую\nодежду и хуже по качеству',
    'q2_3': 'Люди стали чаще ремонтировать и\nчинить одежду',
    'q2_4': 'Люди стали дольше носить одежду',
    'q2_5': 'Из-за неуверенности в завтрашнем дне\nлюди стали менее охотно отдавать одежду',
    'q2_6': 'Люди стали реже избавляться от одежды,\nдонашивают ее дома или на даче',
    'q2_7': 'Это проблема отдельных фондов.\nНа мой взгляд, ситуация\nв целом не изменилась',
    'q2_8': 'Затрудняюсь ответить'
}

sums_df = df[['q2_1', 'q2_2', 'q2_3', 'q2_4', 'q2_5', 'q2_6', 'q2_7', 'q2_8']].sum().reset_index()
sums_df.columns = ['quest', 'count_ans']
sums_df['quest'] = sums_df['quest'].map(questions)

plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(
    x=sums_df['quest'],
    y=sums_df['count_ans'],
    hue=sums_df['quest']
)

plt.xticks(rotation=45, ha='right')
plt.ylabel('Количество ответов', fontsize=12)
plt.title('Учитывая опыт ваш и вашего окружения, как вы думаете, почему могло ухудшиться качество сдаваемой в фонды одежды за два года? (множественный выбор)', fontsize=14, ha='center', wrap=True)
plt.xlabel('Варианты ответа', fontsize=12, wrap=True)
plt.xticks(fontsize=12, rotation=45, ha='right')
plt.yticks(fontsize=12)
plt.savefig('changing_in_quality', dpi=300, bbox_inches='tight')
plt.show()

Изменения частот пользования способами обращения ненужной одеждой за последние 2 года

freqs_names = {    
    'frequency1': 'Выбрасывать на помойку',
    'frequency2': 'Оставлять у мусорного бака',
    'frequency3': 'Оставлять дома, «до лучших времен»',
    'frequency4': 'Использовать одежду до полного износа',
    'frequency5': 'Выкладывать в подъезде, на добрые полки',
    'frequency6': 'Переделывать, реставрировать для дальнейшего использования',
    'frequency7': 'Отдавать членам семьи',
    'frequency8': 'Отдавать друзьям, знакомым, соседям',
    'frequency9': 'Бесплатно передавать через интернет-площадки, онлайн сообщества, чаты незнакомым людям',
    'frequency10': 'Передавать в храм, пункты социальной помощи',
    'frequency11': 'Передавать в благотворительный фонд, благотворительный магазин',
    'frequency12': 'Класть в контейнер для сбора одежды',
    'frequency13': 'Приносить одежду на СВОП (мероприятие для обмена одеждой)',
    'frequency14': 'Участвовать в акциях для сбора одежды на благотворительность',
    'frequency15': 'Продавать через интернет',
    'frequency16': 'Сдавать на продажу в секонд-хенд магазин',
    'frequency17': 'Сдавать на утилизацию в магазины, чтобы  получить скидку на новые товары'
}

unique_labels = list(meta['var_value_labels']['frequency1'].values())

palette = sns.color_palette("pastel", n_colors=len(unique_labels))
color_mapping = dict(zip(unique_labels, palette))

freqs = [f'frequency{ii}' for ii in range(1, 17+1)]
for freq in freqs:
    plt.figure(figsize=(8, 6))

    order = unique_labels
    sns.countplot(
        x=df[freq].map(meta['var_value_labels']['frequency1']),
        hue=df[freq].map(meta['var_value_labels']['frequency1']),
        order=order,
        palette=color_mapping
    )
    plt.ylabel('Число респондентов', fontsize=12)
    plt.title('Как за последние 2 года изменилась частота, с которой вы пользуетесь способом обращения с ненужной вам одеждой?', fontsize=14, ha='center', wrap=True)
    plt.xlabel(freqs_names[freq], fontsize=14, wrap=True)
    plt.xticks(fontsize=12)
    plt.yticks(fontsize=12)
    plt.savefig(f'changed_{re.sub(r'\D', '', freq)}', dpi=300, bbox_inches='tight')
    plt.show()